基于谱图小波的多尺度社区搜索方法

摘要：

作为可捕获用户个性化信息的网络分析任务,社区搜索旨在挖掘满足内聚性要求的查询节点所在的社区.大多数现有社区搜索方法仅能定位查询节点所在的单尺度社区.据此,设计了一种基于谱图小波的多尺度社区搜索方法,利用谱图小波和局部模块度挖掘查询节点所在的多尺度社区.具体地,首先,构建模块度矩阵和拉普拉斯矩阵并进行矩阵分解得到相关特征向量;其次,结合谱图理论和图小波,设计了基于谱图小波的尺度依赖局部模块度;再次,以归一化拉普拉斯矩阵和局部模块度张成的特征空间为支撑,设计了线性规划问题,以求解在给定尺度下与查询相关的稀疏指示向量;最后,利用社区边界截断策略不断添加节点,使得局部模块度最大.人工网络和真实网络上的实验结果表明了方法的高效率和有效性.

关键词：多尺度、社区搜索、谱、图小波、局部模块度

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;西北师范大学青年教师能力提升计划;甘肃省自然科学基金

在线出版日期：2023-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1106-1115